使用mir包执行knn时，如何查看所有k个邻居？
使用mir包执行knn时，可以通过以下步骤查看所有k个邻居：
- 导入所需的库和模块：
import mir
from mir import knn- 加载数据集：
dataset = mir.load_dataset('path/to/dataset')- 创建knn模型：
model = knn.KNN()- 训练模型：
model.fit(dataset)- 执行knn算法：
k = 5 # 设置k值
query_point = [1, 2, 3] # 设置查询点
neighbors = model.kneighbors(query_point, k)- 查看所有k个邻居：
for neighbor in neighbors:
print(neighbor)在上述代码中，k代表邻居的数量，query_point是要查询的点的坐标。neighbors是一个包含k个邻居的列表，每个邻居都是一个包含点的坐标和距离的元组。
这里没有提及具体的腾讯云产品，因为与问题无关。如果需要使用腾讯云的相关产品，可以参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的技术支持团队。
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K-最近邻算法需要解释
algorithms、k-nn
我需要一些关于K近邻算法的解释。
为什么KNN算法需要训练过程？在回归模型中，训练过程意味着为所选函数寻找最优参数。KNN训练是否意味着训练数据点之间的相似距离是计算出来的？为什么这对以后的预测阶段有好处呢？
训练和测试数据点之间的相似距离也是计算的吗？如果是的话，那为什么在计算训练数据之间的距离之前，还需要计算这些数据点之间的距离呢？
如果执行了下面的代码，那么它到底要做什么？这是否意味着计算了训练数据点之间的距离？neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k).fit(x_train, y_train)
如果执行了下面的代码，那么它到底要做什么？
浏览 0提问于2019-04-24得票数 2
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如何训练K近邻野猪(Knn)？
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有没有办法告诉Python中的Knn函数，在我预测可能的结果之前，他应该多久训练一次模型？根据我的理解，如果一个模型被训练了不止一次，它就会更健壮。还是我搞错了？从我的代码来看，这个模型很可能是一次训练：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
neigh.fit(X_train, y_train)
浏览 6提问于2022-09-11得票数 0
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如何可视化k近邻分类器的测试样本？
python、scikit-learn、data-science、knn
我想可视化4个测试样本的k-NN分类器。我找过了，但什么也找不到。你能帮我实现代码吗？ 到目前为止，我的代码如下： from sklearn.datasets import make_moons
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics
from sklea
浏览 8提问于2020-12-13得票数 0
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在K-NN中，如何显示用于作出正确预测的k例集
python、machine-learning、knn
我在python中使用K和(k=10)训练并测试了一个预测销售额的模型。
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=10, algorithm="brute")
knn.fit(X_train, y_train)
knn_pred = knn.predict(X_test)
test_data['predictied'] = knn_pred
我想显示由want选择的10种情况的集合来对每一行进行预测。如何显示或检索k案例？
浏览 1提问于2020-01-08得票数 0
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KNN模型与任何k返回相同的距离。
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我正在尝试创建一个基于knn的基本项目推荐系统。但是，对于下面的代码，它总是以不同的k与模型返回相同的距离。为什么它返回相同的结果？
df_ratings = pd.read_csv('ml-1m/ratings.dat', names=["user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"],
header=None, sep='::', engine='python')
matrix_df = df_ratings.pi
浏览 8提问于2019-10-10得票数 2
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判定边界不会覆盖所有散点图
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我正在开发一个基于标准化数据的Knn模型，其中包含了Decision Boundary。我想根据额外的列值(可复制的示例)来分离iris数据集的每个iris。额外的列应该代表物种的颜色。
下面是我尝试过的示例数据：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import
浏览 6提问于2022-11-03得票数 0
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理解雪橇的KNNImputer
python、machine-learning、scikit-learn、data-science、imputation
我查看了它的文档，上面写着
每个样本的缺失值都是使用训练集中发现的n_neighbors最近邻的平均值来估算的。如果两个都不缺少的特征接近，则两个样本是接近的。
现在，在玩玩具数据集，即
>>>X = [[1, 2, nan], [3, 4, 3], [nan, 6, 5], [8, 8, 7]]
>>>X
[[ 1., 2., nan],
[ 3., 4., 3.],
[nan, 6., 5.],
[ 8., 8., 7.]]
我们制作了一个KNNImputer如下：
imputer = KNNImputer
浏览 2提问于2020-05-12得票数 5
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KNN K近邻: train_test_split和knn.kneighbors
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我向那些在库学习中使用函数train_test_split和KNN (K-最近邻)算法(特别是knn.kneighbors函数)的经验丰富的人提出了以下一般性问题。
假设您有一个非常标准的熊猫dataframe (没有索引)中的样本，由以下列组成：
某人的姓名
特征X1
特征X2
特征X3
目标Y1
因此，我们假设有100行通用数据。
当调用函数train_test_split时，以参数的形式传递具有特性的列(如df['X1‘、'X2’、‘X3’)和带有目标的列(如df'Y1')，作为回报，可以得到4个变量X_test、X_train
浏览 3提问于2020-03-05得票数 0
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为更大的数据集查找KNN
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我试图为一个由25000行组成的数据集A寻找最近的邻居，为此，我尝试将一个dataset B与包含1300万行的KNN模型相匹配，目标是找到25000行数据集B，它们类似于dataset A
model_knn= NearestNeighbors(n_neighbors=10, algorithm = 'kd_tree')
model_knn.fit(B)
knn_distances,knn_indices=model_knn.kneighbors(A.values, n_neighbors=10)
在这里，当我把B装到600000行时，没有问题。
model_knn.fit
浏览 5提问于2021-02-24得票数 0
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Sklearn中的fit方法。使用KNeighborsClassifier时
python、machine-learning、scikit-learn、knn
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn_clf =KNeighborsClassifier()
knn_clf.fit(x_train[:92000],y_train[:92000]) #1st method call
knn_clf.fit(x_train[92000:123000],y_train[92000:123000]) #2nd method call
我的疑问是，当我像这样调用fit方法时，第二次调用是否会再次从头开始训练模型？或者它将添加从上一次fit调用(第一个方法调用)中学到的内容？
我试图实现的是批
浏览 1提问于2018-09-03得票数 0
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使用用户定义的指标了解kNN的使用情况
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目前，我正在做一个项目，它可能需要使用kNN算法来查找给定点的前k个最近邻居，比如P.。我使用python，sklearn包来完成这项工作，但我们的预定义指标不是这些默认指标之一。因此，我必须使用sklearn文档中的用户定义指标，它可以是find 和。
似乎最新版本的sklearn kNN支持用户定义的指标，但我找不到如何使用它：
import sklearn
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
from sklearn.neighbors import DistanceMetric
from s
浏览 1提问于2014-01-11得票数 30
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在Python中将KNN从小型监督数据集应用到大型无监督数据集
python、scikit-learn、knn
我用Python在一个包含大约200个样本的小监督数据集上训练和测试了一个KNN模型。我想将这些结果应用于一个包含数千个样本的更大的无监督数据集。 我的问题是:有没有一种方法可以使用小的监督数据集来拟合KNN模型，然后更改大的无监督数据集的K值？我不想通过使用较小数据集中的低K值来过度拟合模型，但不确定如何拟合模型，然后在Python中更改K值。 使用KNN可以做到这点吗？有没有其他方法可以将KNN应用于更大的无监督数据集？
浏览 34提问于2019-01-31得票数 0
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panda数据框中每行的最近点
python、pandas、numpy
我得到了一个带有X，Y和Z坐标的CSV文件。我需要添加两列：R和NereastIdx，其中R表示到最近点(行)的距离，NereastIdx表示该点的行号。每一行都是唯一的点。
我正在努力寻找一种有效的方法来做到这一点。在我的第一次尝试中(使用pandas)，我迭代了for循环中的所有行，计算了所有距离，计算了Min值，检查了索引，并为两个新列分配了值。但它的速度非常慢。我已经在谷歌上搜索过KDTree可能很有用，但老实说，我不知道如何在我的特定情况下使用它……
任何帮助都会得到重视。
浏览 20提问于2020-05-11得票数 0
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嵌入向量搜索高效算法
python、algorithm、search、data-structures、similarity
背景：I有一个机器学习模型，其中给定一个对象返回一个维数为d的嵌入向量，该模型通过训练使两个嵌入向量的语义相似性非常接近。现在，验证过程比较简单，我可以取两个向量的余弦相似度。对于识别来说，这有点复杂，要么我可以遍历所有的锚文档并比较余弦相似性，要么使用类似于kNN (在线)的方法。
问题：I有一个嵌入向量列表，每个向量有一个维数d，长度N。每个向量包含浮点数据。
什么将是一种有效的数据结构+算法，可以执行以下操作：
可以有效地将具有唯一ID的新向量添加到列表中(<=对数复杂度)
使用列表中的随机向量进行搜索，并检索顶部k向量，这样曼哈顿距离/ L1范数对于这些向量是最小的(希望
浏览 4提问于2021-11-03得票数 3
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运行streamlit时Python中出现无类型错误
python、function、streamlit
嗨，我正在尝试用python创建一个应用程序，它允许用户选择他们想要在SK-Learn库中的三个开源数据中的一个上实现的分类模型，代码如下：
import streamlit as st
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
st.title("Streamlit e
浏览 0提问于2021-11-25得票数 1
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我真的对这个numpy形状不匹配错误感到困惑
python、numpy、scikit-learn
我在google cloud platform ml engine上实现了一个来自sklearn的简单k最近邻算法。我使用一个自定义度量来计算两个输入向量之间的距离，以便该距离是两个向量之间的元素平方差中元素的加权和。代码如下：
import os.path
from sklearn import neighbors
import numpy as np
from six.moves import cPickle as pickle
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.lib.io import file_io
flags = tf.
浏览 0提问于2017-08-11得票数 2
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不同K值虹膜模型的KNN模型的统计度量？
python、machine-learning、statistics、data-science
我写了一些python代码来拟合著名的KNN模型的虹膜数据集，我尝试了不同的k值，如k=2，k=3，k=5，据我所知，与这些不同的k值，混淆矩阵，准确度得分和分类报告值应该是不同的，然而，无论我给出k值，统计指标输出都是相同的，而且，“精度”，“召回率”和“f1-得分”都是1.00，就像在快照中一样。我是不是漏掉了什么？谢谢!
from sklearn.model_selection import train_test_split
# first split the dataset into its attributes and labels
X = data.iloc[:, :-1].va
浏览 11提问于2020-02-09得票数 1
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tf.data:将多个from_generator()数据集组合起来，创建跨越时间窗口的批处理
python、tensorflow、tensorflow-datasets
我正在处理一个timeseries问题，其中每个时间序列都相当长(10^3-10^4时间步骤，而且每个时间序列都有不同的长度)。
对于每个序列，我可以定义一个Python生成器，它每次生成一个时间步长值。我使用tf.data.Dataset.from_generator()构造函数将这些生成器包装到tf.data API中。文档建议使用from_generator()和tf.contrib.data.parallel_interleave()转换并行地从我的Python生成器中提取。
我对这些数据的下游使用是有状态的RNN (例如，LSTM或GRU)。我希望将时间序列分成更小的(~10^2)窗
浏览 0提问于2018-11-09得票数 3
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最近邻分类器-随机状态的火车测试分裂导致不同的精度分数。
machine-learning、knn、random-seed
我对数据分析和机器学习相当陌生。我在python的sklearn模块中对乳腺癌数据集进行了一些KNN分类分析。我有下面的代码，用来为目标变量的分类找到最优的k。
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
breast_cancer_data = load_breast_c
浏览 5提问于2020-08-14得票数 4
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如何传递数据集的单个特性，以便使用sklearn和预测值进行培训？
python、pandas、machine-learning、scikit-learn、knn
所以我读了一个csv数据集，然后用熊猫数据存储，然后将数据分成训练和测试集。我想要完成的是一次只使用一个特性来训练和预测准确性，这样以后我就可以看到哪种特性是4中最好的预测器。我对python和机器学习还不熟悉，所以请告诉我。这是我第一次同时尝试这两种方法。我在这一行中得到了一个错误，my_knn_for_cs4661.fit(X_train[col], y_train)，关于array.reshape(-1,1)，我尝试过做X_train[col].reshape(-1,1)，但是我得到了一些其他错误。我正在使用python 3在jupyter笔记本，滑雪，矮胖和熊猫。
下面是我的代码和错误
浏览 1提问于2018-10-02得票数 1
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